基于量子差分进化算法的NSCT域红外图像自适应去噪方法

摘要

本发明涉及基于量子差分进化算法的NSCT域红外图像自适应去噪方法，首先对带噪声的红外图像进行NSCT分解，得到低频子带图像和多尺度高频子带；接着将量子编码和量子门更新引入差分进化算法的优化，防止陷入局部最优解；然后对于多尺度高频子带，采用量子差分进化算法自适应获取最优阈值，通过阈值处理函数对高频子带系数进行去噪处理；最后对处理后的各个子带系数进行逆变换，得到去噪后的红外图像。本发明减轻了几何特征丢失，保留了边缘、纹理等特征信息，图像表现的更为平滑，为后续红外图像的识别、跟踪及特征提取等处理提供基础。